我們在上一篇文章中對濕式球磨機的傳統(tǒng)的一些控制方法介紹給了大家，這些控制方法都是運用在濕式球磨機實際的生產活動中，為濕式球磨機的生產活動也帶來了很多的好處，提高了濕式球磨機的生產效率，在一定程度上優(yōu)化了濕式球磨機的運行機制，改善了濕式球磨機的產品的質量。但我們也發(fā)現傳統(tǒng)的濕式球磨機的控制方法有很多的缺點，每一種方法都有著固定的適用范圍，固定適用的生產方式，同時優(yōu)化的程度也是局限于濕式球磨機生產的某一個環(huán)節(jié)，在宏觀上來說對于濕式球磨機的生產整體的效果不是很好。造成這種現象的原因有很多，不僅歸結于傳統(tǒng)方法的技術的滯后性，濕式球磨機內部結構的復雜性也是影響方法使用效果的重要因素，同時這種復雜的內部結構也在一定程度上阻礙了更新的方法的研究。更新的方法一定是能更適應濕式球磨機的生產活動，同時生產的范圍擴大，能較大程度上提高球磨機的效率，同時也能更加的控制它的生產，有非常強的準確性和精確度，而這樣的要求讓我們想到了科學技術，想到了更多的科學學科，想到了更加的智能，使我們想到了前面所說的數學模型。
隨著科技的不斷的進步，多學科之間相互帶動發(fā)展，學科知識之間的轉移和嫁接越來越多，這使得濕式球磨機的更新的智能控制方法的諸多條件都非常的成熟，推動了這一進程的研究和開發(fā)。對于濕式球磨機這種復雜的生產，控制系統(tǒng)的準確性和全面性很重要，同時能對出現的問題進行及時的調整，那么對于智能性的要求也很高。因此根據濕式球磨機的現實的生產情況以及現在科技學科之間的融合，我們提出了根據數據的融合的技術來改造制定控制方案，具體的來說有下面的幾個方面：
1.以信息技術中的神經網絡技術為基礎，通過這種信息的融合來加強系統(tǒng)的適應性和學習能力，這就解決了諸多的數據變化中建模問題，能使?jié)袷角蚰C根據具體的情況來調整生產。
2.以知識表達技術為基礎，通過這種技術來建立知識庫和知識的模型，同時通過知識推理來制定控制方案。
3.以知識模型、控制理論和數學模型為基礎，通過三者的融合來衍化出智能控制系統(tǒng)，對濕式球磨機分級的過程進行控制。
上述的三點都需要我們大量的收集數據，時事的記錄數據，同時需要憑借生產經驗來記錄較佳的生產狀態(tài)，然后和一些理論知識進行結合，這樣才能將上述三項進行下去，才能總結出較好的生產法則和控制規(guī)則。
對于上述我們所介紹的較新的智能系統(tǒng)，可能需要的工作量比較的大，對工作團隊的要求也很高，整體的知識屬于比較高端的科技，我們希望大家能了解一下這方面的知識，然后根據自己的實際的生產情況去合適的制定控制方案，這樣不斷的休整，相信較后科技就能真正的被我們所使用和掌握。
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